Description du projet
Un préhenseur souple innovant pour une récolte en toute délicatesse
Les dépenses liées à la main-d’œuvre représentent souvent jusqu’à 50 % des coûts de production totaux dans l’industrie des aliments frais. Le secteur a beau réclamer des solutions pour les réduire, la transition vers l’automatisation robotique est obstruée par les interactions complexes nécessaires dans lesquelles les contacts abondent. Le projet SoftGrip, financé par l’UE, présentera un préhenseur souple auto-actionné conçu pour la cueillette autonome des délicats champignons de Paris. Le projet entend mettre au point des préhenseurs robotiques souples intelligents et bon marché, dotés des caractéristiques suivantes: actionnement intégré, détection tactile, matériaux recyclables et techniques de fabrication avancées. Il développera un ensemble d’algorithmes de modélisation à calcul rapide qui amélioreront les systèmes de contrôle en temps réel basés sur des modèles et des capacités d’apprentissage avancées. SoftGrip élaborera un cadre d’apprentissage par la démonstration qui permettra au robot de saisir la dextérité humaine en matière de cueillette, et qui pourra être utilisé pour d’autres tâches analogues.
Objectif
The fresh food industry is highly labour-intensive, with labour costs often contributing up to 50% of overall production costs. Pressure is growing to reduce production costs while facing major labour shortages. So far robotic automation for picking of delicate fresh produce has been impossible mainly due to the complex, contact-rich interactions involved in such tasks.
SoftGrip will deliver an innovative soft gripper solution for the autonomous picking of delicate white button mushrooms cultivated on Dutch shelves. The versatility of the proposed solution will enable the adoption of the technology by other fresh-food industries experiencing similar stringent handling requirements such kiwifruit, grapes, etc.
Towards this goal, our consortium will develop: (a) low-cost, soft robotic grippers having built-in actuation, sensing and embodied intelligence that enable reliable and efficient picking of mushrooms; (b) material synthesis and fabrication techniques that offer precise tuning of mechanical properties, comply with food-safe standards, allow for chemical recycling and offer self-repair properties; (c) a set of accelerated continuum mechanics modelling algorithms that facilitate real-time model-based control schemes, capable of being executed by limited computational resources. (d) advanced learning capabilities of the soft gripper through a learning by imitation framework comprising multi-task and meta-learning techniques, so that SoftGrip can be deployed with minimal programming effort.
SoftGrip will enable a step change in efficiency, helping mushroom growers cut down on costs by >30% and increase their yields by >20% while also improving job quality in the industry. In the long-term, it will lower the barriers of robotics deployment open up new opportunities for adoption of robotic solutions in the agri-food sector.
Champ scientifique
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
56127 Pisa
Italie